Asociační pravidla
Učení asociačních pravidel je neřízená technika, která objevuje vzorce souběžného výskytu — implikace typu „pokud X, pak Y“ — ve velkých transakčních datových sadách. Původně formalizovaná Agrawalem, Imielinským a Swamim (1993) pro analýzu nákupních košíků v supermarketech, je nyní široce aplikována v doporučovacích systémech e-commerce, zdravotnické informatice, bioinformatice a behaviorálním výzkumu.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Agrawal, R., Imielinski, T., & Swami, A. (1993). Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 207–216. DOI: 10.1145/170035.170072 ↗
- Tan, P.-N., Steinbach, M., Karpatne, A., & Kumar, V. (2018). Introduction to Data Mining (2nd ed., Ch. 5). Pearson. ISBN: 978-0-13-312890-1
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Association Rule Learning (Market Basket Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/machine-learning/association-rules
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Algoritmus AprioriStrojové učení↔ compare
- K-means ShlukováníStrojové učení↔ compare
- Semisupervisední učeníStrojové učení↔ compare
- Hlasovací ansámblStrojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →